Метод совместного анализа как инструмент изучения предпочтений потребителей

Татьяна Андреевна Захарова, Асхат Хасянович Кутлалиев

Ссылка при цитировании


Захарова Т. А., Кутлалиев А. Х. Метод совместного анализа как инструмент изучения предпочтений потребителей // Социология: методология, методы, математическое моделирование (4М), 2009. № 28. C. 5-28.

Аннотация


В статье рассматривается один из современных методов изучения потребительских предпочтений – совместный (conjoint) анализ. Описываются терминологическая база метода, предпосылки, лежащие в его основе, история возникновения, преимущества и недостатки, а также симуляционные программы, позволяющие на полученных с помощью метода результатах строить сценарные прогнозы. Иллюстрируются возможности метода на примере задачи сегментации рынка.

Ключевые слова


совместный анализ; полезность; потребительские предпочтения; декомпозиционный подход; композиционный подход; модель дискретного выбора; модель главных эффектов; модель композиции с учетом взаимодействия атрибутов; симуляционная программа

Полный текст:

PDF

Литература


Green P.E., Srinivasan V. Conjoint Analysis in Marketing: New Developments with Implications for Research and Practice // Journal of Marketing. 1990.

Report on Conjoint Analysis Usage Among Sawtooth Software Customers // 2007 Sawtooth Software Conference Proceedings; http://www.sawtoothsoftware.com.

Черенков А.А. Применение метода совместного анализа в маркетинговых исследованиях // Маркетинг и маркетинговые исследования в России. 1999. № 2.

Green P.E., Krieger A.M., Wind Y. Thirty Years of Conjoint Analysis: Reflections and Prospects // Interfaces. 31:3. Part 2 of 2. May–June 2001. P. S56–S73; http://forum.gfk.ru/texts/index.html.

CBC User Manual: Version 5 / Ed. by B. Orme. Sequim, WA: Sawtooth Software, Inc., 2001.

The CBC Latent Class Technical Paper (Version 3) // Sawtooth Software Research Paper Series. 2004.

CBC Hierarchical Bayes Analysis: Technical Paper (Version 3.2) // Sawtooth Software Technical Paper Series. 2004.

The CBC/HBSystem for Hierarchical Bayes Estimation: Version 3.1. Sequim, WA: Sawtoth Software, Inc., 2003.

Huber J. Conjoint Analysis: How We Got Here and Where We Are (An Update) // Sawtooth Software Research Paper Series. 2005.

Orme B.K. Getting Started with Conjoint Analysis: Strategies for Product Design and Pricing Research // Research Publishers LLC. 2006.

Green P.E., Krieger A.M. Segmenting Markets with Conjoint Analysis // Journal of Marketing. October 1991. No. 55. P. 20–31.

Luce R., Tukey J. Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement // Journal of Mathematical Psychology. 1964. No. 1.

Green P.E., Rao V.R. Conjoint Measurement for Quantifying Judgmental Data // Journal of Marketing Research. 1971. Vol. 8 (August). P. 355–363.

Green P.E., Goldberg S.M., Montemayor M. A Hybrid Utility Estimation Model for Conjoint Analysis // Journal of Marketing. 1981. Vol. 45 (Winter). P. 33–41.

Green P.E. Hybrid Models for Conjoint Analysis: An Expository Review // Journal of Marketing Research. 1984. Vol. 21 (May). P. 155–159.

Louviere J., Woodworth G. Design and Analysis of Simulated Consumer Choice or Allocation Experiments // Journal of Marketing Research. 1983. Vol. 20 (November). P. 350–367.


Ссылки

  • Ссылки не определены.